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在 R 中，公式对象是符号对象，似乎很难解析。但是，我需要将这样的公式解析为一组明确的标签，以便在 R 之外使用。

(1)

让f表示未指定响应的模型公式~V1 + V2 + V3，例如，我尝试的一件事是：

t <- terms(f)
attr(t, "term.labels")

但是，如果其中的某些变量是分类的，则这并不能得到确切的明确f信息。例如，令V1为具有 2 个类别的分类变量，即布尔值，令V2为双精度。

因此，由 指定的模型~V1:V2应该有 2 个参数：“intercept”和“xyes:z”。同时，由 指定的模型~V1:V2 - 1应具有参数“xno:z”和“xyes:z”。但是，如果没有方法告诉函数terms()哪些变量是分类的（以及有多少类别），就无法解释这些。相反，它只是V1:V2在它的“terms.labels”中，这在上下文中没有任何V1明确的含义。

(2)

另一方面，使用model.matrix是获得我想要的东西的简单方法。问题是它需要一个data参数，这对我不利，因为我只想明确解释在 R 之外使用的符号公式。这种获取方法会浪费很多时间（相对而言），因为 R 必须阅读当公式真正需要知道的只是哪些变量是分类的（以及有多少类别）以及哪些变量是双精度时，来自外部来源的数据。

有没有办法使用“model.matrix”只指定数据类型，而不是实际数据？如果不是，还有什么可行的解决方案？

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1 回答 1

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好吧，只有在有数据的情况下，才能确定给定变量是因子还是数字。因此，如果没有 data 参数，您将无法做到这一点。但是您需要的只是结构，而不是数据本身，因此您可以使用包含所有正确类型列的 0 行数据框。

f <- ~ V1:V2
V1numeric <- data.frame(V1=numeric(0), V2=numeric(0))
V1factor <- data.frame(V1=factor(c(), levels=c("no","yes")), V2=numeric(0))

查看两个data.frames：

> V1numeric
[1] V1 V2
<0 rows> (or 0-length row.names)
> str(V1numeric)
'data.frame':   0 obs. of  2 variables:
 $ V1: num 
 $ V2: num 
> V1factor
[1] V1 V2
<0 rows> (or 0-length row.names)
> str(V1factor)
'data.frame':   0 obs. of  2 variables:
 $ V1: Factor w/ 2 levels "no","yes": 
 $ V2: num

model.matrix与这些一起使用

> model.matrix(f, data=V1numeric)
     (Intercept) V1:V2
attr(,"assign")
[1] 0 1
> model.matrix(f, data=V1factor)
     (Intercept) V1no:V2 V1yes:V2
attr(,"assign")
[1] 0 1 1
attr(,"contrasts")
attr(,"contrasts")$V1
[1] "contr.treatment"

如果你有一个真实的数据集，很容易从保留列信息的那个中得到一个 0-row data.frame。只需用FALSE. 如果您有一个具有正确属性的数据框，则无需手动构建。

> str(mtcars)
'data.frame':   32 obs. of  11 variables:
 $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
 $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
 $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
 $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
 $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
 $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
 $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
 $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
 $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
 $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...
> str(mtcars[FALSE,])
'data.frame':   0 obs. of  11 variables:
 $ mpg : num 
 $ cyl : num 
 $ disp: num 
 $ hp  : num 
 $ drat: num 
 $ wt  : num 
 $ qsec: num 
 $ vs  : num 
 $ am  : num 
 $ gear: num 
 $ carb: num
于 2013-05-16T16:51:11.583 回答